// 动态规划的方式
// 思路和算法：
// 假设 \textit{nums}nums 数组的长度是 nn，下标从 00 到 n-1n−1。

// 我们用 f(i)f(i) 代表以第 ii 个数结尾的「连续子数组的最大和」，那么很显然我们要求的答案就是：

// \max_{0 \leq i \leq n-1} \{ f(i) \}
// 0≤i≤n−1
// max
// ​
//  {f(i)}

// 因此我们只需要求出每个位置的 f(i)f(i)，然后返回 ff 数组中的最大值即可。那么我们如何求 f(i)f(i) 呢？我们可以考虑 \textit{nums}[i]nums[i] 单独成为一段还是加入 f(i-1)f(i−1) 对应的那一段，这取决于 \textit{nums}[i]nums[i] 和 f(i-1) + \textit{nums}[i]f(i−1)+nums[i] 的大小，我们希望获得一个比较大的，于是可以写出这样的动态规划转移方程：

// f(i) = \max \{ f(i-1) + \textit{nums}[i], \textit{nums}[i] \}
// f(i)=max{f(i−1)+nums[i],nums[i]}

// 不难给出一个时间复杂度 O(n)O(n)、空间复杂度 O(n)O(n) 的实现，即用一个 ff 数组来保存 f(i)f(i) 的值，用一个循环求出所有 f(i)f(i)。考虑到 f(i)f(i) 只和 f(i-1)f(i−1) 相关，于是我们可以只用一个变量 \textit{pre}pre 来维护对于当前 f(i)f(i) 的 f(i-1)f(i−1) 的值是多少，从而让空间复杂度降低到 O(1)O(1)，这有点类似「滚动数组」的思想。

let maxSubArray = function (nums) {
    let pre = 0, maxAns = nums[0];
    nums.forEach((x) => {
        pre = Math.max(pre + x, x);
        maxAns = Math.max(maxAns, pre);
    });
    return maxAns;
};

let samp1 = [1, -1, 2, 5, 1, -5, -3, 2, 5, 6, 1, -2]

console.log(maxSubArray(samp1));